手写数字识别（Python底层实现）报告
资源文件介绍
本仓库提供了一个名为“手写数字识别（Python底层实现）报告.docx”的资源文件，该文件详细记录了手写数字识别项目的实现过程和实验结果。以下是该资源文件的主要内容：
1. 认识MNIST数据集
- 详细介绍了MNIST数据集的数据格式。
- 对MNIST数据集进行了划分，用于多层感知机的训练和测试。
2. 多层感知机网络的搭建
- 使用Python语言从零开始搭建多层感知机网络。
- 代码中包含了详细的注释，以增强程序的可读性。
3. 参数调整与准确度提升
- 通过调整网络参数，逐步提高多层感知机网络的准确度。
- 对实验结果进行了详细的评估和分析。
4. 实验结果评估
- 对多层感知机网络的性能进行了全面的评估。
- 提供了实验结果的可视化展示，便于直观理解。
使用说明
- 下载“手写数字识别（Python底层实现）报告.docx”文件。
- 打开文件，详细阅读报告内容，了解手写数字识别项目的实现细节。
- 根据报告中的代码和实验结果，进行进一步的研究和应用。
注意事项
- 报告中的代码部分已经过详细注释，建议在阅读时结合代码进行理解。
- 实验结果部分提供了多种评估指标，建议结合实际需求进行参考。
希望本资源文件能够帮助你更好地理解和应用手写数字识别技术。